Реших да взема курс по Reinforcement Learning (RL) в университета. Бях развълнуван да науча за тази авангардна технология и нейните потенциални приложения. Курсът обаче се оказа зле преподаван и ми беше трудно да разбера материала. Чувствах се демотивиран и загубих интерес към RL.

След известно време се ангажирах повече с науката за данни и машинното обучение и започнах да изследвам различни инструменти и техники. Тогава осъзнах потенциала на RL при решаването на сложни проблеми. Реших да опитам отново, но този път при моите условия.

Започнах да уча RL със собствено темпо, но въпреки това ми се струваше доста сложно. Езикът и математиката зад него изглеждаха непосилни. Знаех, че ако искам наистина да разбера и използвам RL, трябва да го опростя и да го направя по-достъпен. Затова реших да започна поредица от статии, разбиваща тези предизвикателни концепции и предоставяйки ясни примери, за да помогна на другите да разберат по-добре RL.

Първият въпрос, на който ще отговорим: КАКВО Е RL?

RL е област на изкуствения интелект, където агентът се научава да взема решения в сложни и несигурни среди с цел максимизиране на дългосрочните ползи. То се учи от собствения си опит чрез използване на проба и грешка, без надзорник. Това е за разлика от контролираното обучение, при което ръководителят обяснява на модела на машинно обучение грешките, които прави, като му предоставя основна истина и структурира процеса на обучение на модела.

Много добър пример за това е обучението на кучета. Когато искате кучето да седне, то първоначално не разбира какво трябва да направи, защото не разбира кое е правилно или грешно. Кучето ще опита различни неща, като например да легне, да скочи, да се преобърне, да лае, да седне. При всяко от тези действия кучето може да получи лакомство или да бъде изкрещяно от собственика. Чрез процеса на непрекъснати проби и грешки кучето получава по-добро разбиране, че сядането, когато собственикът каже „седни“, е добро, защото има вероятност да получи лакомство. Това поведение се засилва от собственика, който го прави отново и отново и дава отрицателна награда за нежелано поведение и лечение за положително поведение, сядайки, когато бъде помолен.

Целта на RL е да създаде модел, който може да се учи от собствения си опит на проба и грешка без надзор. Предимството на това е, че моделът се учи от собственото си поведение, без човешка намеса или допълнителни усилия.

Един пример за това как RL може да се използва за решаване на проблеми от реалния живот е в областта на системите за препоръки. Системите за препоръчване се използват за предлагане на артикули на потребителите, като продукти на уебсайт за електронна търговия или филми на платформи за стрийминг. Кажете, че сте в Netflix и избирате следващото шоу за гледане. Netflix ще препоръча куп предавания въз основа на това, което сте гледали в миналото, какво сте харесвали и не харесвали и ще вземе предвид фактори на околната среда, като време на деня и местоположение. Това е пример за обучение за подсилване, защото колкото повече гледате Netflix, толкова по-добри ще стават препоръките; вашето удовлетворение ще действа като положителна награда (гледате препоръчано шоу и оставяте палец нагоре).

Начинът, по който това се различава от традиционните системи за препоръчване, е, че непрекъснато се адаптира към ВАШИТЕ предпочитания и се развива от обратната връзка, която ВИЕ давате, за разлика от статичната система за препоръчване, която винаги ще препоръчва подобни артикули заедно. Точно като кучето, Netflix не знае нищо за вас и вашите предпочитания. Първо ще започне да проучва и разбира какви са видовете съдържание, което харесвате, и въз основа на проучването ще започне да използва знанията и ще ви предостави по-добро съдържание.

Надявам се, че с тази статия сте разбрали повече за това какво е RL и как може да се използва за решаване на проблеми и какви са ползите от използването на тази техника.